ИИ простыми словами

Хочу завершить обсуждение своего обзора интеллектуальных игр вопросом, который очень меня волнует. Создав программы, которые превосходят нас многократно, становимся ли мы, люди, сами лучше? Пока я писал предыдущий пост в этом канале, мне попалось на глаза любопытное видео известного популяризатора науки Татьяны Владимировны Черниговской. В нем она также рассуждает как раз о матче AlphaGo с Ли Седолем, который мы обсуждали в прошлый раз. Интересно, что мы думаем об одном и том же. И мысли наши во -многом совпадают...

Я обещал вам рассказ о "чудесах" искусственного интеллекта - получите. Возможно, именно с этой главы имело смысл начинать свое повествование. Ибо самый простой способ чем-то заинтересовать - это вызвать искреннее изумление и/или восхищение. И сегодня я покажу вам три "жемчужины" искусственного интеллекта, которыми восхищаюсь сам. Так получилось, что все эти три примера связаны с одной корпорацией - Deep Mind. Они представляют из себя модификации одной концепции - AlphaGo/AlphaZero/Alpha Fold. И за всеми этими примерами стоит один человек Но не только это их связывает...

Сегодняшняя глава будет посвящена соревнованию искусственного и естественного интеллекта в различного рода играх. Логических и интуитивных. С правилами и без. Игры с полной информацией. К ним относятся шашки, шахматы, shoghi (это такая японская разновидность шахмат), го и тп. То, за чем белковые любят коротать свое время. Большинство из этих игр известно уже более 1000 лет. Однако, как показали последние лет 30, люди играть в них так и не научились. Это стало ясно с появлением компьютеров, которые разделывают нас, как Бог черепаху...

Противостояние людей и машин постепенно переходит с киноэкранов и страниц фантастических книг в нашу повседневную жизнь. Давайте я прямо сразу скажу что "искусственный разум" превзошел естественный уже почти по всем параметрам (и разрыв будет только расти). По всем кроме одного, но очень важного. И сегодня мы сравним белковый и силиконовый интеллект по нескольким численным параметрам, а также рассмотрим один гипотетический сценарий. Число нейронов и число параметров. По оценкам нейробиологов в мозге человека содержится около 100 миллиардов (10^11) нейронов...

Поспешу вас разочаровать. Ничего страшного сегодня не будет. Страшное будет завтра.:) И оно будет в цифрах и буквах , а не в апокалиптических картинках и не в откровениях "прародителя SkyNet" Джеймса Кэмерона. А сегодня мы лишь сделаем краткий обзор того, какие бывают нейросетки и какие задачи они решают. В предыдущих главах мы с вами выяснили, как работает один нейрон, и как несколько. Сегодня мы пойдем дальше и узнаем, как строятся простейшие многослойные нейросети и откуда берутся аналогии в наших любимых фильмах...

Сегодня мы продолжим решать "основную задачу искусственного интеллекта" - распознавание кисок и собачек и узнаем несколько новых слов :) Я не случайно начал с задач распознавания - исторически именно к таким вопросам люди и начали приспосабливать "искусственный разум". В одной из предыдущих глав мы познакомились с моделью работы одного нейрона и узнали, что он способен кое чего различать. Однако, там же было указано, что далеко не со всеми случаями распознавания он способен справиться. Но там где один (нейрон) оказывается в поле не воин, многослойные сети решают задачу...

Безусловно, искусственный интеллект, одна из прорывных технологий 21го века. Но, как известно, у любого значимого явления всегда две стороны. И сегодня мы немного поговорим об обратной стороне медали. Однако, сама технология тут не при чем. Виновато скорее наше бездумное к ней отношение. Начну, впрочем, с того, что я очень много сил и времени потратил на предыдущий пост о нейронах. А обратная связь пришла достаточно смешанная. (Однако, я в любом случае благодарен и хочу, чтоб ее было больше). Кто-то говорил "типа круто, аффтар пищи еще"...

Сегодня мы узнаем из чего состоят нейросети - так сказать "разложим их на атомы", и применим к распознаванию домашних животных. Также, как материя состоит из атомов, нейросетки (как легко догадаться) состоят из нейронов. Тут уместна аналогия с химией - имея всего лишь один атом вещества мы можем очень многое сказать о его свойствах. Так же и здесь - зная, как работает всего лишь один нейрон мы многое можем сказать о нейросетях в целом. Вспомним, что за основу построения искусственного разума, взят мозг человека...

Как обещал, периодически я буду "разбавлять" сухие математические теории историями из жизни. Смешными и не очень, дабы не перегружать себя и читателей ссылками, картинками и другими атрибутами “серьезных” текстов. Так что сегодня - "легкий жанр". Объясню, что сподвигло меня начать этот блог на двух примерах из жизни. Мне часто приходится обсуждать различные аспекты ИИ с разными людьми. Иногда с большими начальниками в высоких кабинетах. Тема нынче хайповая, и "руководящие и направляющие", конечно не могут остаться от нее в стороне...

Из этой главы любознательный читатель извлечет несколько фактов по истории вопроса, поймет за что нынче дают Нобелевские премии по физике и узнает почему на почти любой вопрос в мире ИИ - ответ "да хрен его знает"... О мыслящих машинах человечество мечтало с давних времен. Известный факт 18го века - шахматный автомат "Турок" (который оказался человеко-машинной системой). Но сама идея,очевидно, зародилась гораздо раньше. Затем тема искусственного интеллекта занимала центральное место в произведениях...

Всем привет. Я, Валера Черепенников - бывший директор корпорации Intel в России, бывший вице-президент Huawei и советник губернатора Нижегородской области по развитию ИТ сектора. Автор книги Made at Intel и телеграмм-канала "Китайский русский". Искусственный интеллект все настойчивее проникает в нашу повседневную жизнь. Он открывает новые возможности, упрощает многие рутинные операции и постоянно совершенствуется. А с другой стороны - вытесняет целые индустрии, сокращает число рабочих мест и требует колоссального объема инвестиций...